如果你也在 怎样代写非参数统计Nonparametric Statistics MATH524这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。非参数统计Nonparametric Statistics是统计学的一个分支，它不完全基于概率分布的参数化系列（参数的常见例子是平均值和方差）。非参数统计的基础是无分布或具有指定的分布，但分布的参数未被指定。非参数统计包括描述性统计和统计推断。当违反参数检验的假设时，经常使用非参数检验。
非参数统计Nonparametric Statistics指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少量参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用的数据是顺序性的，这意味着它不依赖于数字，而是依赖于排序或排序的方式。例如，传达消费者从喜欢到不喜欢的偏好的调查将被认为是序数数据。
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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Types of Variability
Within any process, a certain amount of natural variability, no matter how well the process was designed, developed, or maintained, will always be present. For example, not all car doors painted by the same machine under the same settings will be identical. Not all five-pound bags of potatoes packed by the same plant will contain exactly five pounds of potatoes, no matter how carefully the bags are packed. Such variability is inherent to a process and cannot be (or need not be) totally eliminated, possibly not without incurring an enormous cost for a minimal return. Conversely, there can also be other kinds of variability present within a process that is disruptive, which can result in a deterioration of quality. The goal of statistical process control (SPC) is to identify the source(s) of this variability, examine the root cause(s), and eliminate or minimize them so that the quality of the product is improved and maintained at a satisfactory level.
Dr. Walter A. Shewhart acknowledged the difference between these two types of variability and was the first to introduce the terminology of a common cause and a special cause (see Shewhart, 1926, 1931).
The term common causes (or chance causes) refers to those sources of variability that are inherent or naturally present in a process. The variation, due to such causes, is uncontrollable or ever present and is also called the “background noise” within a process, which might be due to the cumulative effect of many small and undetectable, but unavoidable, causes.
统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The Control Chart
A control chart is a graphical display consisting of the plot of successive values of a suitable summary statistic. This statistic is called a charting statistic or a plotting statistic, which is an estimator of the quality parameter of interest, and is calculated from each of some successive samples of measurements (data) randomly taken on the quality characteristic on the vertical axis versus the sample number (or the time) on the horizontal axis, along with three lines drawn on the display that are called control limits. Typically, the control limits consist of a center line $(C L)$ and two horizontal lines, one on either side of the $C L$. The line above the $C L$ is called the upper control limit $(U C L)$, whereas the line below the $C L$ is called the lower control limit $(L C L)$. These three lines aid the user to decide when a process remains IC or goes OOC.
The values of the charting statistic are plotted on the control chart to monitor the process. In order to find the appropriate charting statistic, one has to understand the process control problem, define the process parameter of interest to be monitored, and choose a suitable statistic, which is often (based on) an estimator of that parameter that has desirable statistical properties such as unbiasedness, minimum variance, etc., as discussed in Chapter 1. Typically, when a charting statistic plots or falls on or outside either of the control limits, it signals the possibility of the presence of some assignable causes, and at that point the process may be declared OOC. This event is called a signaling event or an alarm. A false alarm is when the process is declared $\mathrm{OOC}$ when in fact it is IC. In SPC applications, the probability of a false alarm is referred to as the false alarm rate and is abbreviated as FAR. Once a signal is observed, an investigation is generally started to find the source of the signal, and corrective action is taken if necessary. To the contrary, when the charting statistic plots between the upper and the lower limits of the process and shows no systematic pattern over time, the process is said to be IC. In other words, no signal is observed on the control chart. The corresponding event is called a non-signaling event. A typical control chart is shown in Figure 2.1.
非参数统计代写
统计代写|非参数统计代写NONPARAMETRIC STATISTICS代考|TYPES OF VARIABILITY
在任何流程中，无论流程的设计、开发或维护有多好，都会始终存在一定量的自然变化。例如，并非所有由同一台机器在相同设置下涂漆的车门都是相同的。并非所有由同一工厂包装的 5 磅马铃薯袋都恰好包含 5 磅马铃薯，无论袋子包装得多么仔细。这种可变性是过程固有的，不能○rn和和dn○吨b和完全消除，可能不会因为最小的回报而产生巨大的成本。相反，在一个过程中也可能存在其他类型的可变性，这是破坏性的，这可能导致质量下降。统计过程控制的目标小号磷C是识别源头s这种可变性，检查根本原因s，并消除或尽量减少它们，以使产品的质量得到提高并保持在令人满意的水平。
Walter A. Shewhart 博士承认这两种类型的变异性之间的差异，并且是第一个引入共同原因和特殊原因的术语的人s和和小号H和在H一个r吨,1926,1931.
术语常见原因○rCH一个nC和C一个在s和s是指过程中固有的或自然存在的可变性来源。由于这些原因导致的变化是无法控制的或永远存在的，也称为过程中的“背景噪声”，这可能是由于许多小而无法检测但不可避免的原因的累积效应。
统计代写|非参数统计代写NONPARAMETRIC STATISTICS代考|THE CONTROL CHART
控制图是一种图形显示，由合适的汇总统计量的连续值图组成。该统计量称为制图统计量或绘图统计量，它是感兴趣的质量参数的估计量，并且是根据一些连续的测量样本中的每一个计算得出的d一个吨一个随机取纵轴上的质量特性与样本数○r吨H和吨一世米和在水平轴上，以及在显示屏上绘制的三条线，称为控制限。通常，控制限由一条中心线组成(C大号)和两条水平线，一条在C大号. 上面的线C大号称为控制上限(在C大号)，而下面的线C大号称为控制下限(大号C大号). 这三行帮助用户决定进程何时保持 IC 或 OOC。
图表统计的值被绘制在控制图上以监控过程。为了找到合适的图表统计量，必须了解过程控制问题，定义要监控的感兴趣的过程参数，并选择合适的统计量，这通常是b一个s和d○n如第 1 章所述，该参数的估计量具有理想的统计特性，例如无偏性、最小方差等。通常，当图表统计量绘制或落在或超出任一控制限时，它表明可能存在一些可分配的原因，此时该过程可能被宣布为OOC。该事件称为信令事件或警报。错误警报是在声明过程时○○C实际上它是IC。在 SPC 应用中，误报的概率称为误报率，简称为 FAR。一旦观察到信号，通常会开始调查以查找信号源，并在必要时采取纠正措施。相反，当图表统计量在过程的上限和下限之间绘制并且随着时间的推移没有显示出系统性模式时，该过程被称为 IC。换句话说，在控制图上没有观察到信号。相应的事件称为非信令事件。典型的控制图如图 2.1 所示。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
